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Behavior

使用快速串行可视化演示来测量集特定捕获, 这是在多任务时分心的结果。

Published: August 29, 2018 doi: 10.3791/58053
Automatic Translation
1, 2, 1, 1, 1, 1, 1
1Department of Psychology, Arcadia University, 2Department of Psychological Sciences, Purdue University

Summary

此方法使用动态视觉显示来索引视觉搜索过程中分心的成本, 包括 "偶然注意捕获" 和 "特定集合捕获", 这是当参与者维护多个搜索时发生分心的代价。目标同时进行。该方法揭示了视觉注意的基本机制和局限性。

Abstract

此方法使用快速串行可视化演示 (RSVP) 范式来测量参与者维护多个搜索目标时分心的成本。该议定书确定了在单个任务--偶然注意捕获和特定集合捕获中的两种分心类型--表示认知处理的不同类型的限制。参与者在异种地彩色字母的连续 RSVP 流中搜索两个或多个 "目标" 墨迹颜色 (如绿色和橙色) 中的字母, 同时忽略两个外围回函的字母。在检测到目标时, 参与者要识别这封信。在一些试验中, 目标色干扰物出现在目标显示之前的外围, 导致目标识别性能下降。通过检查试验的性能来观察到或注意捕获, 在这些实验中, 外围干扰者与试验对象的颜色相同 (如橙色)。集特定捕获由测试的性能表示, 在这些试验中, 外围干扰对象是目标色 (如橙色), 但与该试验中的目标 (如绿色) 的颜色不同。通过改变干扰者与目标的呈现之间的时间 (即出现的刺激数量), 研究人员可以观察参与者如何从这些分心成本中恢复过来。与通常用来测量特遣队注意捕获的静态显示器相比, 动态显示产生了更大的效果, 使得研究人员能够识别较小操作的细微影响。我们设计的一个不寻常的方面是, 它采用连续显示;"填充" 刺激将一个试验连接到下一个无缝, 参与者在这个时间间隔内, 每当他们检测到一个目标。连续显示将机会性能降低到接近零的水平 (而不是 50%), 并为研究人员提供了更敏感的测试类型之间的性能差异度量。

Introduction

偶然注意捕获指的是当参与者错误地将注意力指向与搜索目标类似的干扰项时发生的性能成本 (慢反应时间和较低的精确度)。索引自顶向下定向的注意, 只发生在与目标相关的分心物 (如搜索绿色字母的绿色数字) 时, 但不存在与目标无关的刺激时 (例如,蓝色数字)。对特遣队注意捕获的研究是理解自上而下定向和信息处理的局限性的一个组成部分, 即一旦刺激引起关注, 它将以串行和刻苦方式处理1,2,3. 经常注意捕获最常用的方法是使用模拟普通视觉搜索的静态显示, 例如在杂货店3、4的生产部分搜索红辣椒。在此示例中, 与目标 (如红苹果) 的项目共享功能可能会引起注意, 减慢搜索速度。可观察到颜色3、5、6、7、形状8、运动9、时间10和语义相关性11,12. 除了静态显示器外, 还使用动态显示来测量特遣队注意捕获, 如在行驶道路时搜索地标, 或在快速移动的人群中寻找一个人13 ,14。

最近, 研究人员调查了当多个搜索目标处于活动状态时参与干扰的后果 (如搜索红辣椒和大蒜的同时,7,8,15,16,17,18,19,20,21,22,23.) 在这种情况下, 分心费用尤其具有破坏性。虽然有证据表明, 多目标搜索是否会在不存在分心的情况下影响性能, 但与目标相关的干扰物的注意力捕获可能会导致性能上的巨大缺陷。特别是, 我们确定了一种新的注意捕获形式, 称为 "特定集合捕获", 在同时维护多个目标时发生。在集特定捕获的情况下, 当类似目标目标 (例如苹果) 的干扰对象从与另一个目标匹配的目标项目 (如大蒜)7中吸引注意力时, 性能成本尤其大。 20,21,22。请参见图 1 , 以解释典型的发现, 使用这个杂货店的例子。

与特遣队注意捕获的情况一样, 集合特定捕获显示信息是以串行和刻苦的方式处理的: 当一个干扰对象捕捉到注意力时, 注意力资源就会从目标中提取出来。另外, 集合特定的捕获表明, 将注意力放在干扰干扰的特性上会导致工作记忆中相关目标的增强。因此, 当同时维护多个目标时, 此目标增强以牺牲任何其他当前目标7、21、22为代价。集特定捕获是多任务处理的结果, 类似于切换成本和在任务转换研究中发现的混合成本, 但也有别于这些措施24。重要的是, 今后的研究将研究这一多任务成本, 以便根据实际原因了解损害的严重性和性质 (例如,涉及双重任务的安全情况), 并改进我们的了解视觉搜索的机制以及目标的维护。例如, 特定于 set 的捕获提供了对一个目标可以集中在一个目标或目标类似的干扰对象的想法的支持, 但在可视化搜索25中, 有更多的目标保持在一个附属状态中,26,27。

本方法提供了一种在单一范式中测量特遣队注意捕获和集特定捕获的健壮方法。它使用一个动态显示, 启发了以前的工作对注意眨眼和特遣队注意捕获与快速串行视觉演示 (回函) 的刺激13,14,28,29, 30。这种类型的显示比静态显示任务产生的影响要大得多, 后者通常依赖于反应时间作为依赖度量值, 而不是精度3、31、32。这些更大的效果允许研究人员使用这个范式来测量对特定集合捕获的更敏感的操作, 例如练习20的效果。

在这项任务中, 参与者搜索异种地色的、集中位置的 RSVP, 以查找两个 "目标" 墨迹颜色中的任何一种 (如绿色和橙色). 参见图 2 , 例如刺激颜色)。每当参与者检测到显示在中央显示屏中的目标色字母时, 它们都指示字母是否来自字母表的前半部分 ("按" J "键") 或字母表的后半部分 ("按" K 键 ")。同时, 参与者忽略两个 RSVP 显示, 其中主要是显示在中央显示屏两侧的灰色字母。因此, 在任何给定的时间, 屏幕上都有三封信-一个中央定位和两个外围设备。字母改变身份和颜色每 116 ms。

实验可能包括以下试验类型:单独目标,单独干扰,非目标有色干扰 (NTC),相同目标有色干扰 (STC)和不同的目标有色干扰 (DTC).在目标单独的试用类型中, 目标字母 (如绿色 C) 出现在中央 RSVP 中, 而在其前面的外围回函中不会发生任何颜色更改。在单独的 "干扰对象" 试用类型中, 一个目标颜色的项目出现在一个外围 RSVP 显示中, 而没有出现目标项目。此试验类型的目的是防止参与者使用外围颜色变化来预测即将到来的目标, 方法是包括一些试验, 其中一个干扰器没有预测目标。在 NTC、STC 和 DTC 试用类型中, 在目标集中显示之前, 一个外围显示器中会出现一个彩色字母干扰, 其中 "滞后" 1-4 显示帧 (116-464 ms) 与目标的外观之间。对于 NTC 试验, 干扰对象不是目标色 (例如,紫色 ' V ')。在 STC 试验中, 干扰者 (如橙色的 B) 与以下目标 (如橙色的 "T") 的颜色相同。在 DTC 试验中, 干扰 (例如,橙色 ' C ') 是目标色的, 但与即将到来的目标 (例如,绿色 ' V ') 的颜色不同。有关任务的示意图, 请参见图 3 , 其中包括每个试用类型的示例。有关该任务的示例, 请参见视频 1 (视频)。在循环中查看, 该示例包含两个目标。视频 2(视频) 是相同的视频在降低速度, 以清晰。

临时注意捕获是由 NTC 和 STC 性能之间的差异所表明的, 因为目标有色项目只在与当前目标之一 (即不在 NTC 试验中, 通常产生相同精确度水平作为目标单独试验)。Set 特定捕获是通过 STC 和 DTC 性能的差异来表示的。我们已经出版了这项任务的几个版本, 有轻微不同的试验类型的配置 (即,有或没有 NTC 和干扰因素单独试验; 仅滞后1和 3, 具有各种目标颜色, 有三个目标,等等.7,20,21,22)。

此方法的一个显著特点是它使用连续显示。每个试验包括代表该试验类型的最小分量 (例如,外围干扰因素、目标以及在干扰对象和目标之间及时出现的任何字母)。"填充" 刺激连接一个试验到下一个无缝, 参与者在这个 intertrial 的时间间隔, 每当他们发现一个目标的反应。间隔持续时间为 15-21 帧 (1740-2436 毫秒), 这是充分的响应时机;大多数反应发生在700毫秒以内. 这种方法的优点是机会性能接近 0%;参与者没有明确地意识到, 如果他们错过了目标项目, 审判就结束了。这允许三种类型的结果: 1) 确定的字母, 这将导致正确的响应, 2) 检测到但未识别的项目 (例如, "我看到了绿色的东西"), 这将导致50% 的机会正确的反应, 和 3) 一个未被发现/错过项, 导致没有响应 (编码为不准确)。这三结果提供了有关刺激处理程度的更多信息, 而不是具有两种替代强制选择响应的任务, 它不能区分检测无标识 (即响应错误) 和彻底的错过 (即遗漏错误)。

我们在这里描述的方法, 因为我们已经在发布的工作中使用它, 参与者搜索有色字母。但是, 它可以被修改, 以用于图像33和潜在的其他刺激, 如文字34。此外, 干扰可以显示为其他有色项目在中央显示, 而不是像彩色字母出现在外围 (例如,在中央显示的目标色的数字)21。也可能在静态显示中识别特定于集合的捕获。这种方法的扩展的进一步发展将使研究人员能够调查诸如奖励和动机对分心35的影响, 或者分心成本是否被同时维持的目标数量所调节的话题。33. 其他应用程序可以包括在现实环境中测量分心成本, 例如完成苛刻的视觉搜索任务 (例如,机场行李检查或放射检查)36、37,38。

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Protocol

这里描述的所有方法都是由阿卡迪亚大学机构审查委员会批准的。

1. 设计和准备数据收集实验

注: 有关设计和试用类型的一般信息, 请参阅介绍。有关可在每个子步骤中进行的特定选项的详细信息, 请参阅讨论。有关任务的动态视图的视频 1 , 以及视频 2 , 请参阅该任务的慢速版本。

  1. 选择试用类型 (即单独的目标, 相同的目标颜色分心, 和不同的目标颜色分心, 以及单独或两个分心者或非目标有色分心), 并在每种试验类型的首选试验次数7,20。
  2. 在每个包含干扰项和目标 (例如,滞后1、2、3和4或仅滞后1和4等) 的试验类型中, 选择目标干扰的滞后长度.
  3. 选择字母的颜色-目标颜色、外围干扰物颜色和中央填充色;必须至少有两个目标颜色。确保颜色空间中的目标颜色由至少一个出现在中央 RSVP 中的 "填充" 颜色分隔。请参见图 2 , 例如刺激颜色。
  4. 使用灵活可靠的刺激演示软件包 (例如, 在 MATLAB39中实现的 Psychtoolbox) 计划任务。
    注: 请参阅软件教程, 了解如何创建刺激演示文稿并收集响应。
  5. 确保字母刺激精密测距 2.07 x 1.88 度的视觉角度, 并以 Arial 字体书写。将外围字母显示在中心字母的右边和左侧4.22 度的视角。
  6. 呈现每帧显示116毫秒。
    注: 每帧显示有三个字母: 中央字母和两个外围字母。
  7. 除了目标出现时, 将 "填充" 颜色分配给中央 RSVP 中的字母 (见图 1)。随机分配这些颜色, 并告诫在 RSVP 序列中没有出现相邻的两个字母具有相同的颜色。
  8. 除了出现彩色外围干扰项外, 还要将颜色灰色分配给外围位置的字母。
  9. 每次试用后收集键盘响应1740毫秒。
  10. 在整个实验中随机化所有试验的顺序。
  11. 在实验开始时包括两部分练习单元, 使参与者能够轻松完成任务并将其公开给所有试用类型。
    1. 在第一部分中, 至少包括16个目标单独的试验, 在所有目标颜色中呈现, 甚至表示每种颜色。
    2. 通过在 RSVP 显示上方显示这些颜色的颜色补丁, 并将其固定在整个练习的第一部分, 提醒参与者要搜索的目标颜色。
    3. 以较慢的 RSVP 速度开始练习, 每帧250毫秒。每次提出目标直到达到最后的实验速度时, 增加速度 (降低帧速率) 10 毫秒。
    4. 在第二部分中, 删除颜色补丁并引入带有外围干扰的试用类型。总共至少包括12项试验, 并确保所有试验类型至少提交一次。
  12. 每分钟为参与者提供自我节奏的休息。经过32次试验, 停止连续的 RSVP 序列, 并显示一个屏幕上说, "请休息一下。按空格键继续。在这个屏幕上, 提醒参与者他们正在寻找的颜色。呈现此文本: "作为提醒, 这些是您的目标颜色:" 并按照每个目标颜色写的 "ABCXYZ"。

2. 设置设备

  1. 使用具有60赫兹刷新率的计算机和用于提供计时精度的监视器和图形卡组合 (请参阅材料表)。
  2. 确保键盘、显示器和参与者椅处于固定位置, 因为从参与者到计算机屏幕的适当和一致的间距很重要。如果使用共享空间, 请使用掩蔽带标记桌面/表上所需设备的位置。

3. 招聘实验参与者。

  1. 招募18岁35岁, 没有神经系统状况的参与者, 矫正正常视力, 不色盲。
  2. 使用以前发布的结果和/或试验参与者执行功率计算, 以确定适当的样本大小。40,41

4. 测试参与者

  1. 根据授权审查委员会的政策取得必要的同意。
  2. 座位参加者在 57 cm 的距离从显示器, 距离 1 cm 在屏幕对应于1程度视觉角度。使用下巴休息或实验者监督来实施这种观察距离。
  3. 检查 colorblindness, 通过要求参加者完成在线 colorblindness 测试42。不要分析被视为色盲的参与者的数据。
  4. 打开软件, 导航到实验文件夹, 然后键入实验脚本 (根据1节的指导原则设计) 到命令窗口中, 然后按 enter 键;程序将运行。
  5. 帮助参与者通过指示, 这是打印在一系列的屏幕上, 可以阅读的自我节奏的方式。除了阅读屏幕上的说明外, 请说明以下内容: "这项任务非常困难, 性能平均约为75% 正确。如果你觉得自己犯了很多错误, 不要气馁。
  6. 在实验过程中监督参与者, 确保他/她保持与显示器一致的观察距离, 正确完成任务 (例如使用正确的应答键), 并且不会入睡或分心。
  7. 在练习单元中提供反馈和鼓励。
    1. 提醒参与者关键反应。告诉他们: "记住," J "响应键是从字母表的前半部分来的任何目标字母," K "响应键是从字母表的后半部分来的任何目标字母。不要按 "J" 为一个目标颜色和 "K" 为另一个。
    2. 提醒参加者在识别一封信后要放慢速度, 并考虑哪一种反应, 并且即使不立即发生, 也要把反应记录为 "正确"。
  8. 当程序结束时, 汇报并开除参与者。解释实验的目的并回答问题。询问参加者在实验或完成任务时是否有任何困难。

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Representative Results

我们报告几个代表性数据的例子。在第一个示例中, 有两个滞后 (1 和 3), 两个干扰试验类型 (STC 和 DTC) 和57个参与者。也有目标单独和干扰者单独试验类型。在反复测量中, 影响试验类型和滞后因素的方差分析, 各因子的主要作用以及两者之间的相互作用。性能更好的滞后 3 (平均 (M) = 0.655, 标准误差 (SE) = 0.018) 比在滞后 1 (M = 0.484, SE = 0.018), F(1, 57) = 107.6, p < 0.001, η2 = 0.654, 证明分心成本是最强的, 当参与者有最少的时间来恢复。性能在 STC (m = 0.640, se = 0.20) 比 DTC (m = 0.499, se = 0.016) 试验, F(1, 57) = 74.61, p < 0.001, η2 = 0.567, 支持集特定捕获。两者之间的相互作用也很重要, 表明从分心的恢复比 DTC 试验更快, F(1, 57) = 7.10, p = 0.01, η2 = 0.111。这些影响都相当强, 结果通常是显著的, 更小 n, 如10参与者。从目标单独的正确响应 (命中) 中减去分心的单独响应 (误报警), 我们可以在没有外围干扰的情况下实现猜测校正精度的估计, 在这种情况下是M = 0.678 (SE =0.014). 这一评分明显优于在滞后一 (M = 0.569, SE = 0.017, t(57) = 5.38, p < 0.001) 的 STC 性能, 揭示了偶然注意捕获的发现。有关这些示例数据, 请参见图 4 。

第二个代表性数据示例包括 NTC 试验类型, 但没有单独的干扰试验类型, 并且滞后于1和4。有71人参加。为了测量特遣队注意捕获, 我们进行了重复的措施方差分析的因素试验类型 (NTC, STC) 和滞后 (1, 4)。我们发现性能更好的滞后 4 (m = 0.791, se = 0.013) 比在滞后 1 (m = 0.708, se = 0.015), F(1, 70) = 7.69, p = 0.007。参与者对 NTC 试验 (m = 0.816, se = 0.013) 的表现优于 STC 试验 (m = 0.789, se = 0.013), F(1, 70) = 6.05, p < 0.016。试验类型与滞后之间也有相互作用, F(1, 70) = 19.72, p < 0.001, 表示 NTC 试验中两个滞后的相似性能, 但随着延迟的增加, STC 性能会更好。为了测量集合特定的捕获, 我们执行了一个重复的措施方差分析的因素试验类型 (STC, DTC) 和滞后 (1, 4)。性能优于滞后 4 (m = 0.790, se = 0.014) 比滞后 1 (m = 0.643, se = 0.015), F(1, 70) = 60.65, p < 0.001。在 STC 试验中, 性能优于 DTC 试验 (M = 0.644、 SE = 0.019)、 F(1、70) = 96.9、 p < 0.001。值得注意的是, 特遣队注意力捕捉效果 (比较 NTC 和 STC) 比特定的捕获效果小 (比较 STC 和 DTC)。有关这些数据, 请参见图 5 。

这里提到的所有数据都在目标干扰一致性响应中崩溃, 这是指目标和干扰信是否来自同一个字母表的一半。注意, 响应一致性通常不会对性能产生影响, 这一点很有用。在使用滞后1、2、3和 47的实验中, 在图 6中绘制了具有代表性的 "不一致" 和 "一致性" 响应映射条件的性能。

Figure 1
图 1: 偶然注意捕获和集特定捕获的概念示例.当寻找红辣椒43和大蒜44 (目标), 红苹果45的存在可能会引起注意 (分心)。偶然注意捕获是指在目标相关的干扰因素 (红苹果) 表面寻找目标 (红辣椒) 的性能下降。集合特定捕获是指在发现目标 (大蒜) 时, 在与另一个同时保持的目标 (红苹果) 相关的干扰项上的性能下降, 因为不仅注意到了干扰项, 而且还吸引了目标状态。请单击此处查看此图的较大版本.

Figure 2
图 2:字母刺激的色轮示例.在此示例中, 目标颜色可以是橙色、绿色和薰衣草 (分别为颜色1、3和 5) 的任意组合。在一项研究中, 我们使用了两种颜色作为目标颜色, 在参与者7中循环通过不同的颜色对。第三种颜色在 NTC 试验类型中使用了外围干扰的颜色。在中央 RSVP 显示的其他信件是褐色, 绿松石和洋红 (分别颜色 2, 4, & 6);这些字母叫做 "填料"。色轮设计因实验而异, 但关键的是, 任何目标颜色都必须是线性可分离的46。这意味着在色轮上, 在色相维度的两个目标颜色之间必须至少有一种颜色, 而此颜色必须显示为参与者应该忽略的项。在这个色轮中, 任意两种颜色1、3和5可以构成两个目标, 第三个是 NTC 干扰项, 如下所述。或者, 颜色1、3和5都可能是三目标搜索20中的目标。请单击此处查看此图的较大版本.

Figure 3
图 3: 示例试用类型.参与者在中心 RSVP 中搜索两种颜色中出现的目标, 同时忽略外围干扰。在此示例中, 目标颜色为绿色和橙色。每个方框框显示三个字母同时显示。在移动到下一个显示器之前, 帧持续了116毫秒。在目标单独的试验中, 目标集中出现, 而在其前面的外围字母中没有发生任何颜色变化。在单独的干扰试验中, 外围的一个项目变为目标颜色, 但随后没有目标出现。在非目标有色试验类型中, 在目标前1-4 帧出现彩色外围干扰, 而干扰对象不是着色目标 (如薰衣草)。在同一目标有色试验类型中, 彩色外围干扰项与后续目标的颜色相同。在不同的目标有色试验类型中, 彩色外围干扰是其中一个目标的颜色, 但与后续目标的颜色不相同。请单击此处查看此图的较大版本.

Figure 4
图 4: 示例数据 #1.试用类型 (STC 和 DTC) 表示为单独的行。滞后 (1 和 3) 在 x 轴上。单独绘制目标。单独的干扰试验通常被分析为假警报, 但要适合这里的其余数据 (即"比例正确"), 则绘制正确的拒绝-这些是试验, 参与者正确地扣留了一个响应, 当外围干扰干扰没有目标。误差线表示平均值的标准误差。请单击此处查看此图的较大版本.

Figure 5
图 5: 示例数据 #2.试用类型 (NTC、STC 和 DTC) 表示为单独的行。滞后 (1 和 3) 在 x 轴上。单独绘制目标。误差线表示平均值的标准误差。请单击此处查看此图的较大版本.

Figure 6
图 6: 示例数据 #3.试验类型被绘制 (NTC, STC 和 DTC) 作为单独的线和滞后 (1-4) 是在 x 轴上的两个图表示 (A) 响应一致的试验 (目标和彩色牵引从相同的一半的字母表) 和 (B)反应-不一致试验 (目标和颜色的干扰是从字母表的不同的一半)。误差线表示平均值的标准误差。请单击此处查看此图的较大版本.

Video 1
视频 1: 两个示例测试的视频图.在此示例中, 参与者正在搜索橙色和绿色字母。此视频最好在循环中查看, 以模拟连续显示。有一个橙色 ' U ' 目标和绿色 ' X ' 目标。在目标出现之前, 会出现橙色外围干扰。当橙色的干扰出现在橙色目标之前, 这是一个 STC 试验。当橙色干扰项出现在绿色目标之前时, 这是一个 DTC 试用版。只有约 10-12 帧分离的目标, 在这个示范, 但在现实中, 目标被分离至少15帧 (1740 毫秒), 时间抖动不可预知的 1750年-2436 ms (15-21 帧), 使参与者不知道什么时候期待 next 目标项目。请单击此处查看此视频。(右键单击可下载.

Video 2
视频 2: 两个示例测试的视频图, 慢下来.此示例与视频 1中的相同, 但呈现300毫秒/帧, 因此目标更容易查找。请单击此处查看此视频。(右键单击可下载.

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Discussion

使用此方法有几个注意事项。要采取的最重要的步骤是确保设计要求参与者一次搜索两个或多个目标, 并且有 "STC" 和 "DTC" 干扰项试验类型, 因为这将为研究员提供特定于集合的捕获 (stc-DTC).有一个 "NTC" 试验类型来适当测量特遣队注意捕获 (ntc) 也很有帮助, 不过, 如果有必要, 你可以估计 ntc 的性能和目标单独的性能。为了达到最强的效果, 必须包括滞后1试验, 并告诫 lag-1 保留可能在使用中心分心而不是外围分心47、48的这项任务的版本中。在 lag-1 备用中, 当目标出现在一个或多个帧之间时, 性能就会更好;据认为, 这两个项目都在同一注意窗口49处理。因此, 如果 lag-1 的出现, 包括滞后2试验建议, 以达到最大的分心效果。其他滞后是可选的, 这取决于研究人员从捕获中测量恢复的愿望。包括几个滞后也使时间从分心到目标不可预知, 这是有用的, 因为学习这个时间可能会导致性能的改善 (和减少观察到的效果)。20动态 RSVP 显示对此任务也是至关重要的。在静态显示器上动态显示的优点是效果很大。但是, 使用静态显示来开发一套特定的捕获量是很有趣的, 因为这会模仿许多日常的视觉搜索。

刺激的选择是另一个考虑因素。对于字母的目标、干扰物和填充颜色, 最好包括具有相同亮度和饱和度的颜色, 因为这些特性决定了突出性, 并可导致对注意力50的自下而上捕捉。根据实验设计的具体情况, 可以设计五而不是六色的色轮。如果不需要 NTC 试验类型, 如果只搜索两个目标颜色而不是三, 则可以在颜色轮20中使用五种颜色。建议不要设计八或更多颜色的色轮。在 RSVP 显示中使用超过六或七的总颜色来区分目标颜色太难了, 因为颜色感知太相似。至于字母本身, 目标字母应该来自字母表的开头和结尾 (没有字母向中间, 例如从 H S), 因为目标是保持字母表的前半/后半部分对参与者来说简单。

另一个设计问题是确定每个试验类型中有多少个试验, 以及在实验中运行的参与者数。我们提出了以下建议的试验分配-至少15% 和多达50% 的试验应该是单独的试验, 并应至少有20目标单独试验每目标颜色。相同的目标有色和不同的目标有色试验类型应包括至少24试验每个目标颜色, 并应有相同数量的试验, 除非设计的目的是操纵在这些试验类型20的实践。如果非目标有色试验类型存在, 则应该有与 STC 或 DTC 试验一样多的 NTC 试验。单独的分心试验也是一种选择。在这种试验类型中, 理想的性能是0% 的响应率/虚警率。干扰者单独的试验保护不受参与者采用的策略, 即使用分心物作为即将到来目标的警告信号。对干扰干扰单独试验的反应被认为是不准确的。如果这些试验出现在所有试验的10% 左右, 这些审判可能对 "警告信号" 战略起到有效的威慑作用。在确定样本大小时, 重要的是要注意集合特定的捕获效果比偶然的注意捕获效果更可靠和更大。建议使用功率计算来确定适合于特定实验目标41的样本大小。

在材料和议定书中提到了具体的设备, 但有些灵活性是可能的。该实验可以设计, 编程, 并提出使用任何软件程序是灵活的, 并提供毫秒精度的时间。本协议中提到的刺激表示率与具有 60 Hz 刷新率的显示器兼容。一个更快的刷新率是可以接受的, 但注意到, 刺激的时间将稍有不同 (例如, 75 赫兹刷新率可能会产生帧率为106毫秒或 120 ms, 但不是116毫秒)。

此处所报告的协议的限制是不可能要求参与者同时搜索三种以上的颜色。isoluminant 的颜色轮中没有足够的颜色可供参与者在参与者保持三多个搜索目标时区分目标和干扰。这是因为在中央 RSVP 显示中的填充字母必须是在颜色车轮上的色调 (以确保注意力集的线性分离) 之间发生的颜色, 并且快速的演示可以使细微的颜色辨别时间不多。30. 防止这种限制的一种方法是使用图像作为目标。我们已经收集了这个任务的一个版本的数据, 这样做而已。在这项研究中, 参与者搜索不同的图像 (例如,一个特定的相机), 和类似的 (如,错误的相机) 显示为中心干扰物。这些效果完全符合特遣队注意捕获和集特定捕获。参与者可以一次搜索许多图像, 我们可以根据并发搜索目标33的数量来测量设置特定捕获和注意捕获的方式。但是, 重要的是要注意, 当在 RSVP 显示中使用图像时, 不太可能出现多个扫视, 因此图像应小到足以在单个扫视中处理。

这个范例的未来方向也可以包括搜索其他视觉特征 (如定位) 或概念。这种调查可能会揭示更多的关注机制及其与记忆和知觉的关系 (例如,注意力集中或目标状态如何存储在记忆中)。

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Disclosures

作者没有什么可透露的。

Acknowledgments

这项研究是有可能的启动资金从阿卡迪亚大学和埃尔姆赫斯特学院授予穆罕穆德, 一个学生-教师合作补助金从埃尔姆赫斯特学院到 E.A.W. 和穆罕穆德, 和阿卡迪亚大学师资发展补助金穆罕穆德我们要感谢丹尼尔 h. 魏斯曼, 它是使用本议定书版本的以前出版物的协作者。我们还要感谢更多的学生, 他们收集了本议定书以前版本的数据, 包括马歇尔 O ' 摩尔, 帕特丽夏, 阿曼达, 爱丽丝亲爱的, 艾瑞卡 Pinsker, 醒悟李, 席琳桑托斯, Greg 拉莫斯, 凯瑟琳 Trencheny。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
MATLAB Mathworks R2014b General computing platform
Psychtoolbox Psychtoolbox PTB-3 Toolbox of routines for use with MATLAB
G*Power Universität Düsseldorf G*Power 3.1.9.2 for Windows Software to assist with performing power calculations
24” HDMI Gaming Monitor ASUS VG248QE High quality LCD monitor with excellent timing

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

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行为 问题 138 注意力 分心 多任务 注意捕捉 RSVP 视觉搜索 注意力闪烁 练习效果
使用快速串行可视化演示来测量集特定捕获, 这是在多任务时分心的结果。
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Moore, K. S., Wiemers, E. A.,… More

Moore, K. S., Wiemers, E. A., Kershner, A., Belville, K., Jasina, J., Ransome, A., Avanzato, J. Using Rapid Serial Visual Presentation to Measure Set-Specific Capture, a Consequence of Distraction While Multitasking. J. Vis. Exp. (138), e58053, doi:10.3791/58053 (2018).

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